利用pytorch准备数据集、构建与训练、保存与加载CNN模型

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[深度学习] Pytorch（三）—— 多/单GPU、CPU，训练保存、加载模型参数问题

[深度学习] Pytorch(三)-- 多/单GPU.CPU,训练保存.加载预测模型问题上一篇实践学习中,遇到了在多/单个GPU.GPU与CPU的不同环境下训练保存.加载使用使用模型的问题,如果保存.加载的上述三类环境不同,加载时会出错.就去研究了一下,做了实验,得出以下结论: 多/单GPU训练保存模型参数.CPU加载使用模型 #保存 PATH = 'cifar_net.pth' torch.save(net.module.state_dict(), PATH) #加载 net = Net()…

Python之TensorFlow的模型训练保存与加载-3

一.TensorFlow的模型保存和加载,使我们在训练和使用时的一种常用方式.我们把训练好的模型通过二次加载训练,或者独立加载模型训练.这基本上都是比较常用的方式. 二.模型的保存与加载类型有2种 1)需要重新建立图谱,来实现模型的加载 2)独家加载模型模型的保存与训练加载: tf.train.Saver(<var_list>,<max_to_keep>) var_list: 指定要保存和还原的变量,作为一个dict或者list传递 max_to_keep: 指示要保留的最大检查…

机器学习之保存与加载.pickle模型文件

import pickle from sklearn.externals import joblib from sklearn.svm import SVC from sklearn import datasets #定义一个分类器 svm = SVC() iris = datasets.load_iris() X = iris.data y = iris.target #训练模型 svm.fit(X,y) #1.保存成Python支持的文件格式Pickle #在当前目录下可以看到svm.pic…

sklearn模型保存与加载

sklearn模型保存与加载 sklearn模型的保存和加载API 线性回归的模型保存加载案例保存模型 sklearn模型的保存和加载API from sklearn.externals import joblib # 保存:joblib.dump(estimator, 'test.pkl') # 加载:estimator = joblib.load('test.pkl') 注意:保存的后缀名是.pkl 线性回归的模型保存加载案例保存模型 # 1.获取数据 data = load_bosto…

pytorch 中模型的保存与加载，增量训练

让模型接着上次保存好的模型训练,模型加载 #实例化模型.优化器.损失函数 model = MnistModel().to(config.device) optimizer = optim.Adam(model.parameters(),lr=0.01) if os.path.exists("./model/mnist_net.pt"): model.load_state_dict(torch.load("./model/mnist_net.pt")) optimi…

[PyTorch 学习笔记] 7.1 模型保存与加载

本章代码: https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson7/model_save.py https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson7/model_load.py https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson7/checkpoint_resu…

tensorflow 模型保存与加载和TensorFlow serving + grpc + docker项目部署

TensorFlow 模型保存与加载 TensorFlow中总共有两种保存和加载模型的方法.第一种是利用 tf.train.Saver() 来保存,第二种就是利用 SavedModel 来保存模型,接下来以自己项目中的代码为例. 项目中模型的代码: class TensorFlowDKT(object): def __init__(self, config, batch_size): # 导入配置好的参数 self.hiddens = hiddens = config.modelConfig.h…